import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())

时间: 2024-07-24 15:01:38 浏览: 108
`matplotlib.matplotlib_fname()` 是 Matplotlib 库中的一个函数,它返回当前安装位置下 matplotlib 的配置文件名(通常是 `.mplstyle` 文件)。这个函数用于定位用户的个人样式设置文件,以便于应用自定义的主题。 下面是如何使用它的简单示例: ```python import matplotlib config_file = matplotlib.matplotlib_fname() print(config_file) # 输出 matplotlib 的默认配置文件路径 ``` 请注意,实际输出取决于你的系统环境和个人配置。
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在bash环境里输入import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) 如何做

在Bash环境中,Python的`matplotlib`模块通常用于创建图形和数据分析,而不是直接在命令行输入。然而,如果你想通过Python交互式地执行这段代码,你需要先安装`matplotlib`库,并且可能还需要激活一个Python环境(如虚拟环境)。 以下是在Bash环境下通过Python运行这段代码的步骤: 1. **安装matplotlib**: 如果你还没有安装matplotlib,可以使用pip来安装: ```shell pip install matplotlib ``` 2. **激活Python环境(如果有)**: 假设你已经在激活了一个名为`myenv`的虚拟环境: ```shell source myenv/bin/activate ``` 3. **导入并运行matplotlib函数**: 使用Python交互模式(`python -i`),你可以直接导入并调用`matplotlib.matplotlib_fname()`函数: ```shell python -i ``` 进入Python交互模式后,输入以下代码: ```python import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) ``` `matplotlib_fname()`会返回当前系统的默认matplotlib配置文件路径。 请注意,上述操作假设你已经设置了正确的Python路径和环境变量。如果你在其他Python环境中工作,步骤可能会有所不同。

import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())这个代码在哪使用可以打开matplotlib的rc参数配置文件

import matplotlib是Python的一个数据可视化库,它提供了一种方便的方式来绘制各种类型的图形,如折线图、散点图、条形图、饼图等等。 在Python脚本中使用import matplotlib即可导入该库。而print(matplotlib.matplotlib_fname())这段代码可以在Python脚本中使用,它的作用是打印matplotlib的配置文件路径。在绝大多数情况下,这个配置文件位于用户主目录下的.matplotlib文件夹中。 如果你想手动编辑matplotlib的配置参数,可以通过这个代码来找到配置文件路径。你可以用文本编辑器打开该文件进行编辑。
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#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成! 购买意愿与日期之间的关系图完成!

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